Fitz-Hugh-Nagumo模型代码集生成神经元网络的Matlab实现

BAM 模型的神经元特性，作为一种双向联想存储器神经网络模型，其神经元的特点是非线性单元。每个神经元就像一个非线性函数，通常采用 S 型函数来表示。你可以把它想成一种“记忆”的方式，能把输入的信息存储并快速联想出相关内容。对于需要双向数据的场景，BAM 模型挺合适的，像是在某些模式识别和关联中有用。 如果你有兴趣进一步了解 BAM 模型的特性，会对相关资料比较感兴趣，比如BP 神经网络非线性系统建模。或者，你也可以通过MATLAB实现神经网络的相关功能，了解更多神经网络的应用。 如果你正在研究神经网络的存储能力，国防科大人工神经网络课件 BAM 模型的存储能力也是一个不错的选择。

单神经元PID控制算法是一种结合传统PID控制器与神经网络的方法，在自动化控制领域广泛应用。本项目提供了位置式和增量式两种实现方式。位置式PID控制算法直接计算控制器输出作为系统输入，MATLAB中的sn_pid_position.m文件可能包含相应函数。增量式PID控制算法则更新控制量的增量，避免系统振荡，MATLAB中可能使用sn_pid_increment.m文件实现。单神经元网络通过Sigmoid或Tanh激活函数学习和自适应地调整PID参数，优化控制性能。MATLAB提供神经网络工具箱用于构建、训练网络，并使用SIMULINK环境进行系统仿真。项目提供智能和自适应的控制策略，满足不同

RASTERPLOT.M 用于绘制神经元放电序列的光栅图。 RASTERPLOT(T,N,L) 绘制 N 次试验的放电时间光栅图，其中 T 为样本中的放电时间，每次试验长度为 L 个样本，采样率为 1kHz。放电时间根据试验长度进行排列。 RASTERPLOT(T,N,L,H) 在轴句柄 H 中绘制光栅图。 RASTERPLOT(T,N,L,H,FS) 在轴句柄 H 中绘制光栅图，并使用 FS (Hz) 的采样率。 示例： t=[10 250 9000 1300,1600,2405,2900];rasterplot(t,3,1000)

MATLAB 的神经建模代码里，Goldwyn & Rinzel 2016这套关于 MSO 神经元和被动电缆模型的资源，确实挺有意思的。整个项目聚焦在听觉系统的机制，尤其是触觉耦合这种“交叉输入”对听觉神经反应的影响，挺有现实意义的，是在研究多模态神经交互的时候。 代码结构还挺清晰的，183948-master目录里有主脚本、辅助函数、可视化模块，还有一部分是数据文件，直接跑起来也不难。主脚本一开始就定义好了各种模型参数，像电容、电导、突触延迟这些，参数化做得比较完整，想改改试试不同生理场景也方便。 被动电缆模型说白了，就是把神经元当成电缆看，搞明白电信号怎么沿着“线”跑。它跟 MSO 模型结

隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少，网络可能无法学习；如果太多，会导致训练时间过长，泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明，神经元数的差异会影响训练误差曲线。

探索神经网络基础 —— McCulloch-Pitts模型的MATLAB代码实现，深入了解'与'、'或'、'非'等逻辑运算在神经元层面的运作机制。

介绍了如何在Matlab中生成ER网络。通过代码示例，帮助读者理解ER网络的生成过程和基本原理。代码简洁明了，便于用户快速上手。 % ER网络生成示例 n = 100; % 节点数 p = 0.05; % 边连接概率 G = erdosRenyi(n, p); % 生成ER网络 function G = erdosRenyi(n, p) G = zeros(n, n); % 初始化邻接矩阵 for i = 1:n-1 for j = i+1:n if rand() < p xss=removed xss=removed>

Matlab 代码： 交感神经节前神经元（Briantetal.2014）

Matlab代码 此代码有助于分析Medlock等人（2018年）研究中SFO神经元的爆发和强直放电行为。